边缘计算技术怎么实现

工程师 2019-04-01 9191

电子说

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　　边缘计算的核心理念是将数据的存储、传输、计算和安全交给边缘节点来处理。边缘计算并非是让终端自己负责所有计算，而是在离终端更近的地方部署边缘平台，终端与之通信可以有多种形式，这样可以避免集中式云计算中心的网络延迟和传输带宽问题。

　　在边缘计算的实现上，我们提供了开放式分发节点UODN，将计算节点分布在全国的上百个数据中心，通过虚拟化、Docker等方式提供计算和存储资源，用户可以通过软件自定义内容分发服务。

　　边缘计算

　　计算、存储等资源分配上，建议将大量实时需要交互的计算如部分实施决策和自主协作过程在边缘节点实现，一些需要集中式处理的计算如大数据挖掘、大规模学习等则继续交由数据中心完成。

　　国内环境下，在边缘节点提供计算和存储，能够让数据能就近上传、访问，节点之间只传输核心的计算结果，即可减少非必要网络传输带来的延迟。然而，在跨国、跨运营商等弱网络环境下，链路质量差，节点之间的网络传输依然可能影响业务，因此我们需要融合动态加速网络优化传输。

　　部署边缘技术需考虑因素

　　在部署边缘业务时，有三种类型的边缘情景需要考虑。分别是个人边缘（personaledge）、业务边缘（businessedge）、云边缘（cloudedge）。

　　1）个人边缘

　　个人边缘计算围绕着我们个人，有时就在我们的身边，就在我们的家里;例如智能手机、家庭机器人、智能眼镜、医疗传感器，穿戴手表、智能音箱、其它家庭自动化系统。

　　个人边缘设备一般情况下是移动的，需要考虑续航能力、网络切换及离线条件的特性。

　　2）业务边缘

　　业务边缘用于汇聚个人边缘设备的信息，机器人、传感设备等信息在此处汇集并处理。此类设备可以部署在办公区域或家庭区域，用于支撑区域范围內的信息集中、交互、处理。

　　3）云边缘

　　一个复杂的物联网应用，将会涉及到多个云平台的协同。语音处理、人脸识别、医疗人工智能等垂直云平台的兴起，提高了物联网的智能化，但是对平台间的协作也提出更高需求。云边缘相当于在不同云平台侧提供数据解析、数据交互、数据协同的功能。

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